EP2943935A1 - Estimation de mouvement d'une image - Google Patents

Estimation de mouvement d'une image

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EP2943935A1
EP2943935A1 EP14703136.3A EP14703136A EP2943935A1 EP 2943935 A1 EP2943935 A1 EP 2943935A1 EP 14703136 A EP14703136 A EP 14703136A EP 2943935 A1 EP2943935 A1 EP 2943935A1
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EP
European Patent Office
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term
image
points
data
images
Prior art date
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Granted
Application number
EP14703136.3A
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German (de)
English (en)
Other versions
EP2943935B1 (fr
Inventor
Frédéric JACQUELIN
Joël BUDIN
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Safran Electronics and Defense SAS
Original Assignee
Sagem Defense Securite SA
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Filing date
Publication date
Application filed by Sagem Defense Securite SA filed Critical Sagem Defense Securite SA
Publication of EP2943935A1 publication Critical patent/EP2943935A1/fr
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Publication of EP2943935B1 publication Critical patent/EP2943935B1/fr
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    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence

Definitions

  • the invention relates to the field of image processing, and more particularly to the field of motion estimation within a captured image sequence.
  • a sensor When a sensor captures a sequence of successive images, for example in the case of a video, it is known to perform an overall motion estimation between images. This motion estimation is intended to determine the overall motion affecting the sequence of images between successive pairs of images of the sequence and may correspond to the determination of the movement of the line of sight of the sensor used.
  • Such estimate global motion notably allows the implementation of an image stabilization, image noise suppression, or algorithms super ⁇ resolution.
  • this type of processing can be substantially disturbed when the captured scene includes objects that are movable in the scene during the sequence of images in question.
  • Image processing systems are then based on the implementation of a motion estimation no longer global but dense, also called "local motion estimation”.
  • a dense motion estimation consists in estimating the motion at each point P ( x > y, or pixel, of the images of the captured sequence, more precisely, a displacement field d ⁇ x, y) is defined from two images and corresponds to the vectors to be applied respectively to each point of the first image to obtain the corresponding point of the second image.
  • This velocity field is also called optical flow and is formed by the set of velocity vectors at a given moment of each point of the image. This velocity field is a function of the derivative of the displacement field with respect to a fixed reference.
  • I (x, y, t) I (x + dx, y + dy, t + dt) (_)
  • H x >y> t) is a luminous intensity value (hereinafter referred to as "intensity") of a point P (x, y) of the scene at a capture instant t of an image called the preceding image - ⁇ .
  • a next image said image is captured at a time t + dt e dt corresponds to the time interval between the two - ⁇ photographs.
  • (dx, dy) d (x, y) denotes the displacement vector of the point P ( x > y) between instants ⁇ and t + dt.
  • I (x, y, t) I (x, y, t) + [- dx + -dy + - dt] (2)
  • Equation (2) can be written as follows:
  • the Horn-Schunck method imposes a hypothesis of regularity of the velocity field which limits its efficiency in the presence of discontinuities of the velocity field. Its resolution is also done by gradient descent and is therefore slow.
  • Lucas-Kanade method assumes the local constancy of the velocity field. It is robust to noise but has the disadvantage of being sparse, that is to say that it does not make it possible to estimate the velocity fields at the points in the vicinity of which the intensity vector spatial gradient is locally uniform.
  • substantially uniform is meant that the intensity vector spatial gradients at the different points of the neighborhood considered are either substantially parallel to each other or substantially zero.
  • substantially zero is meant that the norm of a vector spatial gradient of intensity considered is lower than the noise of the image.
  • vector intensity intensity gradient and “vector intensity spatial gradient” will also be used interchangeably.
  • a first aspect of the invention proposes a motion estimation method in a series of images captured by an image sensor, said series of images comprising at least one preceding image and a next image. , the images having points with which intensity data are associated.
  • the method comprises an estimated motion vector estimation step V, performed in a plurality of points of an image chosen from the list constituted by the previous image - ⁇ and the following image.
  • the estimation step includes, for each of the points P of said plurality of points of an image, an operation of minimizing a functional J of motion vectors V.
  • the functional J comprises a sum of at least one term term term data and a term term regulation term.
  • the term of the data is a function of spatio-temporal gradients of intensity data associated with a plurality of points of a neighborhood of a point P.
  • the term of the data is a function of the vector spatio-temporal gradients associated intensity data (i.e., each of their scalar components).
  • the control term has a finite value at least in each of the points P of said plurality of points of an image at which the minimization of the data term provides an irregular solution.
  • a solution is irregular if the minimization of the term of attachment to the data does not make it possible to estimate a single solution.
  • the term data includes a product of a term called weighting term and a term term term of attachment to the data,
  • the weighting term being a function of a degree of regularity of estimated motion vectors
  • the term of attachment to the data being a function of spatio-temporal gradients of intensity data associated with a plurality of points of a neighborhood of a point P.
  • the term of attachment to the data is a function of the vector spatio-temporal gradients of associated intensity data (that is to say of each of their scalar components).
  • Previous image and “next image” of a series of captured images, two images that follow each other chronologically in the series of images considered. These two images that follow can be consecutive (that is to say, not be separated by any intermediate captured image) or else spaced apart by one or more intermediate captured images. No limitation is attached to the spacing between the previous image and the next image considered here.
  • estimate of estimated motion vectors is intended to mean an estimation method making it possible to provide estimated motion vectors for each part of the image, with more or less precision. An image movement can thus be estimated at each point of the image for example.
  • This type of motion estimation makes it possible to represent in particular the movement of moving objects that could pass through the images of the series of captured images.
  • those skilled in the art are particularly familiar with the Lucas-Kanade and Horn-Schunck methods.
  • a first method consists in solving the equation of the least-squares motion on a local window.
  • a second method extracted from the article by Berthold KP Horn and Brian G. Schunck, "Determining optical flow” (ARTIFICAL INTELLIGENCE, 1981), consists of a minimization of a functional including a term of attachment to the data comprising the square of the apparent motion equation, and a regularization term including the square of the local variation of the field.
  • data refers to the set of intensity data of the points of an image.
  • the "end of data” and "term attachment to the given”) are terms based on spatial gradients ⁇ temporal intensity at points located in a neighborhood of a point ( ⁇ ⁇ ').
  • the extent of this neighborhood for example the maximum distance of the points included in this neighborhood with respect to the point, as well as a weighting of each of these points in a calculation of term of attachment to the data can be variable according to the conditions of use of the process.
  • regulation term is meant a term having a finite value at least in each of the points of the image at which the minimization of the term of the data provides an irregular solution.
  • the minimization of the data term provides an uneven solution in homogeneous regions and regions of low angular diversity.
  • the homogeneous regions are regions of substantially constant intensity and therefore in which the modules of the vector spatial gradients of the intensities are substantially zero (below a determined threshold, which may correspond to a noise level).
  • the associated vector spatial gradients of intensity at different points in the region are substantially parallel.
  • the angular diversity is measured for example by the variance of the set of angles defined respectively by a pair of gradients, for all possible pairs of gradients chosen in all of the gradients considered.
  • a region of low angular diversity is a region in which the angular diversity of the vector intensity spatial gradients associated with the various points of the region is substantially zero (below a determined threshold, which may correspond to a noise level).
  • a finite value of a term is a real or imaginary value, unique and not infinite. Such a finite value may be defined prior to an estimation step or computable by means of a regular function defined over an interval comprising a point.
  • a regulation term thus makes it possible to smooth a motion vector field by providing a solution to the problem of minimizing a functional at the levels of the points of an image where the minimization of a term of attachment to the datum makes it impossible to estimate a single solution.
  • weighting term is meant a term for weighting the relative importance of terms of attachment to the data and of regulation terms, the weighting being performed as a function of a spatial gradient of the intensity data in a neighborhood of a point .
  • the weighting is performed according to a vector spatial gradient of the intensity data in a neighborhood of a point.
  • estimated degree of motion vector regularity is meant a function of the variance of the estimated motion vector field.
  • the regulation term includes a function of estimated motion vectors V obtained at the preceding iteration n ;
  • the weighting term comprises a function of a local variance of estimated motion vectors V obtained at the preceding iteration n ;
  • the operation of minimizing the functional comprises least-squares minimization;
  • the method further comprises a step of scaling images of the series of images, said scaling step being performed prior to the estimation step of estimated motion vectors V;
  • the scaling step and the estimating step are repeated for at least two different scales of images in the series of images;
  • the method further comprises a step of resetting the next image, carried out after the scaling step and before the minimization step, the resetting step comprising, for an iteration n + 1 of said steps scaling, resetting and estimating, resetting the next image based on the estimated motion vectors obtained at the previous iteration n ;
  • the estimated motion vectors V obtained at an iteration n + 1 are conserved if they satisfy a criterion of estimation reliability and replaced by a function of the estimated motion vectors obtained at the previous iteration n if they do not verify not the said criterion.
  • the subject of the invention is also a system for processing a series of images captured by an image sensor, said series of images comprising at least one preceding image - ⁇ and a subsequent image, the images comprising each of the points associated with intensity data,
  • the system comprising an estimation circuit adapted to estimate estimated motion vectors V at a plurality of points of an image chosen from the list constituted by the preceding image - ⁇ and the following image ,
  • said estimate comprising, for each of the points P of said plurality of points of an image, an operation for minimizing a functional J of motion vectors,
  • the functional J comprising a sum of at least one term of the data and a regulation term
  • the term of the data being a function of spatio-temporal gradients of intensity data associated with a plurality of points of a neighborhood of a point P,
  • the regulation term having at least one finite value at each of the points P of said plurality of points of an image at which the minimization of the term of the data provides an irregular solution
  • the term data comprising a product of a weighting term and a term of attachment to the datum, the weighting term being a function of a degree of regularity of estimated motion vectors,
  • the term of attachment to the data being a function of spatio-temporal gradients of intensity data associated with a plurality of points of a neighborhood of a point P.
  • the subject of the invention is also a computer program comprising instructions capable of implementing a method as described above, during execution of this program by a circuit of a series processing system. images captured by an image sensor.
  • the invention finally relates to a non-transitory recording medium on which is stored a computer program as described above.
  • FIG. 1 illustrates the main steps of a motion estimation method according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 illustrates an implementation of an estimation method according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 illustrates another implementation of an estimation method according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 illustrates a processing device comprising means adapted to implement a method according to an embodiment of the present invention
  • FIGS. 5a, 5b, 5c and 5d respectively illustrate a first source image, a second source image, an estimate of the horizontal velocity field obtained following the execution of a method according to an embodiment of the present invention and a estimation of the vertical velocity field obtained following the execution of a method according to an embodiment of the present invention.
  • H (v x , v y ) ⁇ W (xx 0 , y- y Q ) - (x, y) v x (x 0 , y 0 ) + - (x, y) v ( x 0 , y 0 ) + -
  • the window function W makes it possible to weight on all the points of the neighborhood ⁇ of the point . It can for example be such that
  • Solving the system of least squares equation (5) requires inverting a 2x2 size matrix. This inversion is only possible at points having an angular diversity of spatial gradients of sufficiently high intensity, as specified above, for example points in the vicinity of which there are at least two points including spatial gradients vector of light intensity have substantially distinct directions.
  • an image 1 can for example be formed of a clear homogeneous region 2 as well as of a dark homogeneous region 3 of generally rectangular shape.
  • a first neighborhood 4 having for example the general shape of a disc centered on one of the vertices of the dark homogeneous region 3, will therefore comprise vector spatial gradients of intensity in two different directions 4a and 4b, for example following the horizontal direction and the vertical direction. A displacement of the dark homogeneous region 3 can then be completely determined in this vicinity.
  • a second neighborhood 5, similar in shape to the first neighborhood 4 and located for example at one of the vertical edges of the dark homogeneous 3, comprises a vector spatial gradient of the intensity only in a direction 5a, for example the horizontal direction.
  • the displacement of the homogeneous dark region 3 can not be completely determined.
  • a third neighborhood 6 also of similar shape to the first neighborhood 4, is for example located entirely in the light homogeneous region 2. In this vicinity 6, the vector spatial gradient of the intensity is substantially zero and the estimate of the field of displacement is therefore impossible.
  • This functional has three terms: a term of attachment to the data, a term of weighting according to the degree of regularity of the estimated field and a term of regulation, which will now be detailed.
  • the functional consists of the product of the weighting term and the term of attachment to the datum, to which is added the term of regulation.
  • the preceding equation (6) is a term of attachment to the datum which takes into account the local constancy of the velocity field in a neighborhood of the point (o '), similar to the functional H of the equation (5). ) above.
  • the minimization of this term makes it possible to estimate a velocity field as a function of the spatio-temporal gradients of the luminous intensity.
  • ⁇ ( v x ' v > -) of the preceding equation (6) is a weighting term as a function of the degree of regularity of the estimated field of the term of attachment to the datum. This term makes it possible to reduce the importance of the term of attachment to the data in the homogeneous and one-dimensional regions.
  • a function of the form ⁇ p (var (v x , v y )) can be used for the term ⁇ ( V * ' V J, the function ⁇ being a decreasing function with a value between 0 and 1 and var ( v * > v y ) being the variance of the speed field at the point or in a neighborhood of the point.
  • the variance var ( v x ' v > -) is high and the weighting term is close to 0. If, on the contrary, the estimate is regular, the variance is low and the weighting term will be close to 1.
  • a weighting term can be used, where v x and v are velocity field averages over a neighborhood of the point ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ( ⁇ ).
  • ⁇ p x ⁇ l / (l + (x / 0.02f) which is a decreasing function with values between 0 and 1.
  • weighting term may be used as soon as they provide a low-value term in areas where the estimate provided by the term attachment to the data is unreliable.
  • the weighting term may in particular include a weighting term of the homogeneous regions, for example of the form ik'g) where ⁇ is a positive increasing function on [0, + ⁇ [, A + is a function of the spatio-temporal gradients of the intensity (for example the higher eigenvalue of the gradient matrix P which is detailed below) and is a threshold value of weighting.
  • ⁇ is a positive increasing function on [0, + ⁇ [, A + is a function of the spatio-temporal gradients of the intensity (for example the higher eigenvalue of the gradient matrix P which is detailed below) and is a threshold value of weighting.
  • ⁇ of the form ⁇ - x ⁇ ⁇ l / (l + (0.2 / jc) 2 )
  • the term ⁇ - (( v x _v x) + ( v y ⁇ v y )) of the above equation (6) is a control term.
  • the regulation term makes it possible to replace the estimation of the velocity field provided by the term of attachment to the datum by the average value of said field over a neighborhood of the point ⁇ ⁇ ( ⁇ ).
  • regulation term may be used, so as to provide a term for obtaining a velocity field value consistent with the estimated velocity field values in the vicinity of the point.
  • the average values of the speed field can be obtained by applying a pyramidal filter F of order 5 to the speed field:
  • the least squares functional J at the point ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ' ⁇ ⁇ ) of equation (6) is minimized by a matrix method.
  • This method consists in putting the functional J in matrix form before deriving it and canceling this derivative to obtain a solution of the speed field at the iteration n. V n.
  • V. corresponds to the velocity field dy y
  • n calculated at the iteration corresponds to the average
  • the equations defining the regularization term may be:
  • R is obtained from the regularization equation (for example:
  • the sums ⁇ of the matrix P can be understood as being sums on the points of the neighborhood of the point ( x o '), and the terms W and the spatio-temporal gradients of the intensity are taken at the level of said points
  • a motion estimation method comprises two steps, a preliminary calculation step 100 followed by an iterative calculation step of the speed field 200.
  • This series of images comprises at least one previous image I k -i and a following image I k .
  • the first step 100 is to initialize the basic terms.
  • It comprises a first operation 110 for calculating the spatio-temporal derivatives of the intensity from the preceding images I k _i and following I k .
  • This step consists in calculating the terms in each point of the image.
  • the points of the image may be chosen as corresponding to the points of the previous image, the next image or in a repository different from the two images.
  • the time derivative is estimated using time interval information separating the two images.
  • a fourth operation 140 makes it possible to calculate the regulation matrix R for example in the manner detailed above in equation (10).
  • a fifth operation 150 may comprise the determination of a weighting level of the homogeneous regions on the basis of the eigenvalues of the matrix P.
  • the homogeneous regions correspond in fact to the regions in which the eigenvalues of the matrix P are small values, and a weighting threshold value for the eigenvalues of the matrix P can therefore be fixed to allow weighting of the homogeneous regions.
  • motion vectors are estimated at a plurality of points of an image selected from the preceding image I k _i and the following image Ik.
  • a set 201 of values of the velocity field v y at each point of the image is firstly initialized. These values correspond to the speed field
  • a second operation 220 will consist of a calculation of the calculation weighting term which can use the average values of the field determined during the first operation 210 detailed above.
  • a third operation 230 consists of the resolution of the equation (10) making it possible to obtain the new velocity field + i of the step n + 1 from the matrices determined during the preliminary step 100 as well as results of the first 210 and second 220 operations of the calculation step 200.
  • a fourth step 240 the opportunity to stop the iterative calculation is evaluated against a predefined criterion.
  • This criterion can constitute comparing the number n of the current iteration with a maximum iteration number n max, that is to say, evaluate the condition n - n max.
  • the iterative calculation step 200 ends and returns the last estimated max speed field.
  • the counter of the number of iteration n is incremented during a fifth step 250 and the estimated speed field serves as initial value for a new calculation of step 200. It is therefore used as initial value for a new operation 210 for determining the averages of the speed field.
  • the following operations 220, 230, 240 are then repeated.
  • Another criterion for the fourth step 240 may comprise the comparison of a difference between the speed field obtained at the end of the third step 230 + i and the speed field obtained at the previous iteration.
  • a cry can be to evaluate the following condition where ⁇ is a predefined value.
  • the first-order development (2) of the apparent motion constraint equation (1) detailed above is valid only for small displacements, for example of the order of the pixel. To measure large displacements, it is therefore advantageous to carry out a multiscale calculation.
  • the multi-scale motion estimation method 400 is applied to a series of images I ⁇ , for i integer between 1 and N, this series of images comprising at least one previous image I k -x and a following image I k .
  • a first step 410 the previous images I k -x and following I k are scaled to give scaled images I k -i s , I k S ⁇
  • This step may include application of an anti-aliasing filter and decimation of the image.
  • An anti-aliasing filter is sometimes also referred to as an anti-aliasing filter or anti-aliasing filter and consists in removing, before decimation, frequencies greater than half the decimation frequency.
  • the images may also be pre-filtered to filter the high frequencies, for example by pyramidal filters.
  • one of the images for example the following image set to the scale I n s is adjusted according to the displacement field D c determined at the previous iteration, to give a next image scaled up I n s, d -
  • the displacement field D c and the scale Salt are initialized to zero.
  • a third step 430 comprises executing a motion estimation method according to an embodiment of the present invention comprising two steps, a preliminary calculation step 100 followed by an iterative calculation step of the speed field 200. as described above in relation to FIG. 3.
  • the preceding and following images input to said method correspond to the preceding images scaling Ik-i s and following scaling recalibrated Ik S, d - This method makes it possible to estimate an estimate V of the residual velocity field between the images rescaled at a given scale.
  • a fourth step 440 for converting the residual velocity field V into a residual displacement field D r is performed.
  • This step may for example include a temporal integration.
  • a fifth step 450 comprises the vector summation with smoothing of the residual displacement field D r and of the displacement field D c determined at the previous iteration to give a total displacement field D t , by means of the following formal equation:
  • Vector summation with smoothing can include several methods of regularizing the field before or after interpolation and summation. For example, it is possible to apply a linear filter (for example a small pyramidal filter like that of equation (11)), a nonlinear filter (like a weighted average of the points of the neighborhood), a median filtering. or a non-linear diffusion with variable capacity. Variable capacity nonlinear scattering is based on a partial differential equation similar to the ches equation:
  • the function c can for example be of the form c: - »l / (l + (jc / fc) 2 ) where k is a filtering capacity, for example taken equal to 1 or depending on the local noise level .
  • the calculation of this equation can be done by an explicit Euler scheme with fixed pitch, the calculation of the divergence term being carried out by a Perona-Malik numerical scheme.
  • a selection criterion is applied to determine whether it is necessary to re-iterate on a different scale.
  • This criterion may for example be a criterion depending on the total displacement field D t obtained or a criterion depending on the number or the value of the scale Salt.
  • a scaling step 470 can be executed. This step may comprise a shaping operation of the displacement field D c at the next iteration, starting from the total displacement field D t . Step 470 may further include an operation of updating the scale parameter Sel to the new value of the scale parameter.
  • An alternative embodiment of the multi-scale motion estimation method 400 above may not include the second reset step 420.
  • a field estimate such as that of the third step 430 is then made at each scale and the final displacement field will be composed from the fields estimated at each scale and considered reliable according to a criterion of conditioning.
  • This matrix is a real symmetric matrix of size 2x2 and a criterion of good conditioning can for example be a function of the ratio between the two values
  • the estimated motion field may have either a reliable value provided by a fine-scale estimate or a reliable value estimated on a coarser scale and multiplied and zoomed by the appropriate scale factor.
  • an estimation method it is possible to filter the displacement field obtained temporally, the moving objects usually moving with low accelerations.
  • a pyramidal filter of order 3 on recalibrated or non-recalibrated images.
  • causal predictive filtering that is to say, predicting the displacement field at a given instant from the previous estimations, for example by assuming a moving speed of the moving objects in the constant image.
  • Predictive causal filtering makes it possible to estimate a datum from the previous ones and a model that can possibly be adjusted.
  • a classic example is Kalman filtering and the skilled person can use any known variant of the state of the art.
  • G are Gabor filters, for example, of the form:
  • G t (x, y) K ⁇ F- 1 [exp (- 2 ⁇ 2 ⁇ 2 ( ⁇ - f 0 cos (6>)) 2 + (yf 0 cos (6>)) 2 ⁇
  • & i are the orientations of the filters and are for example chosen from 0 ° to 150 ° in steps of 30 °
  • fo is the central frequency of the filters and can for example be chosen in the range of [0.25 0.4] _
  • ⁇ is the range of the Gaussian and can for example be chosen equal to 1.
  • FIG. 4 illustrates a system 500 for processing a series of images captured by an image sensor adapted to implement a method according to an embodiment of the present invention.
  • a system 500 may advantageously correspond to an on-board electronic card.
  • Such a system 500 comprises:
  • a first field estimation circuit 510 may, for example, comprise a preliminary calculation circuit 511 and an iterative calculation circuit 512.
  • circuits 510, 511, 512 may for example comprise microprocessors, programmable logic circuits such as FPGAs, ASICs or Application-Specifies Integrated Circuit or logic integrated circuits of another type.
  • an image processing circuit 520 adapted to carry out operations of scaling or resetting of an image.
  • a suitable 530 field processing circuit to perform operations on the velocity fields or displacement fields, for example the conversion of a velocity field into a motion field, the vector summation with smoothing of displacement fields or the following scaling.
  • control circuit 540 adapted, on the one hand, to trigger and control a sequence of steps of a method as described above by controlling the field estimation circuits 510, image processing circuits 520 and processing of the fields 530 and, secondly, to decide whether said process is to be reiterated and to re-trigger the sequence if this is the case.
  • circuits may for example comprise microprocessors, programmable logic circuits such as FPGAs, ASICs or "Application-Specific Integrated Circuit” or logic integrated circuits of another type.
  • Figure 5a is indicative of a first source image with a group of four white rectangles and a small rectangle isolated to the right of the group.
  • Figure 5b illustrates a second source image having the same group and single rectangle, the group of four rectangles being moved, relative to the first source image, by one pixel to the right of the image and two pixels down from the image and the isolated rectangle being moved two pixels down and two pixels to the right of the image.
  • FIG. 5c represents an estimation of the horizontal velocity field obtained following the execution of a method according to an embodiment of the present invention.
  • the horizontal component of the estimated motion vectors is indicated at each point of the image by a gray level intensity value varying between white (the highest value of the horizontal component of the motion vector estimated at the point of the image considered) and black (lower value of the horizontal component of the motion vector estimated at the point of the image considered).
  • Fig. 5d is an illustration of an estimate of the vertical velocity field obtained following the execution of a method according to an embodiment of the present invention.
  • the vertical component of the estimated motion vectors is indicated at each point of the image by a gray level intensity value varying between white (the highest value of the vertical component of the motion vector estimated at the point of the image considered) and black (lower value of the vertical component of the motion vector estimated at the point of the image considered).

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Abstract

Un procédé d'estimation de mouvement dans une série d'images captées par un capteur d'image comporte une estimation des vecteurs de mouvement V en une pluralité de points d'une image par une opération de minimisation, réalisée en chacun des points P de la pluralité de points, d'une fonctionnelle J des vecteurs de mouvement V comportant la somme d'un terme des données et d'un terme de régulation, le terme des données étant constitué du produit d'un terme de pondération fonction du degré de régularité des vecteurs de mouvement V estimés et d'un terme d'attache à la donnée fonction des gradients spatio-temporels de l'intensité au niveau de points situés dans un voisinage ΩP d'un point P, le terme de régulation fournissant un résultat à l'opération de minimisation pour les points P aux niveaux desquels la minimisation du terme des données ne permet pas d'estimer une solution unique.

Description

Estimation de mouvement d' une image
L'invention se rapporte au domaine du traitement d'image, et plus particulièrement au domaine de l'estimation de mouvement au sein d'une séquence d'images captées .
Lorsqu'un capteur capte une séquence d'images successives, par exemple dans le cas d'une vidéo, il est connu d'effectuer une estimation de mouvement globale inter images. Cette estimation de mouvement vise à déterminer le mouvement global affectant la séquence d'images entre des couples d'images successives de la séquence et peut correspondre à la détermination du mouvement de l'axe de visée du capteur utilisé.
Une telle estimation de mouvement global permet notamment la mise en œuvre d'une stabilisation d'images, de débruitage d'images, ou encore d'algorithmes de super¬ résolution .
Toutefois, ce type de traitement peut être sensiblement perturbé lorsque la scène captée comprend des objets qui sont mobiles dans la scène au cours de la séquence d'images en question.
Des systèmes de traitement d'images reposent alors sur la mise en œuvre d'une estimation de mouvement non plus globale mais dense, encore appelée « estimation de mouvement local ».
Une estimation de mouvement dense consiste à estimer le mouvement en chaque point P(x>y , ou pixel, des images de la séquence captée. Plus précisément, un champ de déplacement d{x,y) est défini à partir de deux images et correspond aux vecteurs à appliquer respectivement à chaque point de la première image pour obtenir le point correspondant de la deuxième image.
Outre le champ de déplacement d(x,y) r le champ de vitesse v(x, y) peut être intéressant. Ce champ de vitesses est aussi appelé flot optique et est formé par l'ensemble des vecteurs vitesse à un instant donné de chaque point de l'image. Ce champ de vitesse est fonction de la dérivée du champ de déplacement par rapport à une référence fixe.
Les méthodes d'estimation de mouvement dense sont ainsi basées sur l'hypothèse de conservation de la luminance pour chaque point de la scène qui est traduite par l'équation de contrainte du mouvement apparent (ECMA) :
I(x,y,t) = I(x + dx,y + dy,t + dt) ( _ )
où les images de la série d'image sont munies d'un repère (0, x, y) et d'axes Ox et Oy permettant de repérer les points P(x> y) desdites images. Hx>y>t) est une valeur d'intensité lumineuse (ci-après dénommée « intensité ») d'un point P(x,y) de la scène à un instant t de capture d'une image dite image précédente -ι . Une image dite image suivante est capturée à un instant t + dt e dt correspond alors à l'intervalle de temps entre les deux images -ι , . Enfin, (dx, dy) = d (x, y) désigne le vecteur déplacement du point P(x>y) entre les instants ^ et t + dt .
Pour déterminer le champ de vitesses \ dx dy
v - vx vy) - aussi appelé champ de vecteurs vitesse ou champ de mouvement, il est possible de réaliser un développement limité au premier ordre de l'équation ci- dessus :
I(x, y, t) = I(x, y, t) + [—dx +—dy +— dt] (2)
dx dy dt
L'équation (2) peut s'écrire comme suit :
dl , dl , dl , n
— dx +— dy +— dt = 0 (3)
dx dy dt
On peut enfin écrire l'équation (3) comme suit : dl dl .
&v'V'+ * =0 (4)
Afin d'estimer le vecteur de mouvement en un point il convient donc de résoudre cette équation (3) . Cette équation ne suffit cependant pas à elle seule à déterminer le mouvement : c'est ce qui est appelé un problème « mal posé ».
Pour contourner cette difficulté, il convient d'imposer des contraintes supplémentaires sur la solution cherchée, par exemple des hypothèses de régularité locale du champ de vitesses, et différentes méthodes sont connues pour procéder à cette estimation, telles par exemple que la méthode de Horn-Schunck et la méthode de Lucas-Kanade .
Ces méthodes présentent toutefois des inconvénients .
La méthode de Horn-Schunck impose une hypothèse de régularité du champ de vitesses qui limite son efficacité en présence de discontinuités du champ de vitesses. Sa résolution se fait en outre par descente de gradient et est par conséquent lente.
La méthode de Lucas-Kanade suppose la constance locale du champ de vitesses. Elle est robuste au bruit mais présente l'inconvénient d'être éparse c'est-à-dire qu'elle ne permet pas d'estimer les champs de vitesse au niveau des points dans le voisinage desquels le gradient spatial vectoriel d'intensité est uniforme localement.
Par « uniforme localement », on entend que les gradients spatiaux vectoriel d'intensité au niveau des différents points du voisinage considéré sont soit sensiblement parallèles entre eux, soit sensiblement nuls. Par sensiblement nul on entend que la norme d'un gradient spatial vectoriel d'intensité considéré est inférieure au bruit de l'image.
Dans la suite, on entend par gradient spatial (d'intensité) l'une quelconque des composantes scalaires dl dl . .
(par exemple — ou — ) du gradient spatial vectoriel dx dy
(d'intensité), qui est un vecteur.
On emploiera également de façon interchangeable l'expression « gradient spatial vectoriel d'intensité » et « gradient spatial d'intensité vectoriel ».
Dans la suite, on entend par gradient spatio¬ temporel (d'intensité) l'une quelconque des composantes dl dl dl
scalaires (par exemple — , — ou — ) du gradient spatio- dx dy dt
temporel vectoriel (d'intensité).
Il est possible de combiner les procédés de Horn- Schunck et de Lucas-Kanade, comme cela est détaillé par exemple dans l'article « Lucas/Kanade Meets Horn/Schunck : Combining Local and Global Optic Flow Methods » de A. Brunh, J. Weickert et C. Schnôrr. Cette méthode présente cependant elle aussi des inconvénients tels que le coût de calcul lié à la méthode de résolution itérative utilisée dans cette méthode, ou la pondération fixe d'un terme appelé terme d'attache à la donnée qui ne tient pas compte du degré de régularité du champ de déplacement calculé.
L'invention vise à améliorer la situation. A cet effet, un premier aspect de l'invention propose un procédé d'estimation de mouvement dans une série d'images captées par un capteur d'image, ladite série d'images comportant au moins une image précédente -ι et une image suivante , les images comportant des points auxquels sont associées des données d'intensité.
Le procédé comporte une étape d'estimation de vecteurs de mouvement estimé V , réalisée en une pluralité de points d'une image choisie parmi la liste constituée par l'image précédente -ι et l'image suivante .
L'étape d'estimation comprend, pour chacun des points P de ladite pluralité de points d'une image, une opération de minimisation d'une fonctionnelle J de vecteurs de mouvement V .
La fonctionnelle J comporte une somme d'au moins un terme dit terme des données et un terme dit terme de régulation .
Le terme des données est fonction de gradients spatio-temporels de données d'intensité associées à une pluralité de points d'un voisinage d'un point P. Selon un mode de réalisation, le terme des données est fonction des gradients spatio-temporels vectoriels de données d'intensité associées (c'est-à-dire de chacune de leurs composantes scalaires).
Le terme de régulation a une valeur finie au moins en chacun des points P de ladite pluralité de points d'une image aux niveaux desquels la minimisation du terme des données fournit une solution irrégulière.
Une solution est irrégulière si la minimisation du terme d'attache à la donnée ne permet pas d'estimer une solution unique.
Le terme des données comporte un produit d'un terme dit terme de pondération et d'un terme dit terme d'attache à la donnée,
le terme de pondération étant fonction d'un degré de régularité de vecteurs de mouvement ^ estimés,
le terme d'attache à la donnée étant fonction de gradients spatio-temporels de données d'intensité associées à une pluralité de points d'un voisinage d'un point P.
Selon un mode de réalisation, le terme d'attache à la donnée est fonction des gradients spatio-temporels vectoriels de données d'intensité associées (c'est-à-dire de chacune de leurs composantes scalaires) .
On entend ici par les termes « image précédente » et « image suivante » d'une série d'images captées, deux images qui se suivent chronologiquement dans la série d'images considérée. Ces deux images qui se suivent peuvent être consécutives (c'est-à-dire n'être séparées par aucune image captée intermédiaire) ou bien encore espacées entre elles par une ou plusieurs images captées intermédiaires. Aucune limitation n'est attachée à l'espacement entre l'image précédente et l'image suivante considérées ici.
On entend par les termes « estimation de vecteurs de mouvement estimé », un procédé d'estimation permettant de fournir des vecteurs de mouvements estimés pour chaque partie de l'image, avec plus ou moins de précision. Un mouvement d'image peut ainsi être estimé en chaque point de l'image par exemple. Ce type d'estimation de mouvement permet de représenter notamment le mouvement d'objets mobiles qui pourraient traverser les images de la série d'images captées. Parmi les méthodes classiques présentes dans la littérature, l'homme du métier connaît notamment les méthodes de Lucas-Kanade et de Horn-Schunck .
Une première méthode consiste en une résolution de l'équation du mouvement apparent aux moindres carrés sur une fenêtre locale. Une deuxième méthode, extraite de l'article de Berthold K. P. Horn et Brian G. Schunck, « Determining optical flow » (ARTIFICAL INTELLIGENCE, 1981), consiste en une minimisation d'une fonctionnelle comportant un terme d'attache à la donnée comprenant le carré de l'équation du mouvement apparent, et un terme de régularisation comprenant le carré de la variation locale du champ .
On entend par « la donnée » l'ensemble des données d'intensité des points d'une image.
Le « terme des données » et le « terme d'attache à la donnée ») sont des termes fonction des gradients spatio¬ temporels de l'intensité au niveau des points situés dans un voisinage d'un point (·Ό ' ) . L'étendue de ce voisinage , par exemple la distance maximale des points compris dans ce voisinage par rapport au point , ainsi qu'une pondération de chacun de ces points dans un calcul de terme d'attache à la donnée peuvent être variables suivant les conditions d'utilisation du procédé.
On entend par terme de régulation, un terme ayant une valeur finie au moins en chacun des points de l'image au niveau desquels la minimisation du terme des données fourni une solution irrégulière.
La minimisation du terme des données fournit par exemple une solution irrégulière dans les régions homogènes et dans les régions de faible diversité angulaire. Les régions homogènes sont des régions d'intensité sensiblement constante et donc dans lesquelles les modules des gradients spatiaux vectoriels des intensités sont sensiblement nuls (inférieurs à un seuil déterminé, pouvant correspondre à un niveau de bruit) . Dans une région de faible diversité angulaire les gradients spatiaux vectoriels associés d'intensité aux différents points de la région sont sensiblement parallèles.
La diversité angulaire est mesurée par exemple par la variance de l'ensemble des angles définis respectivement par une paire de gradients, pour toutes les paires de gradients possibles choisies dans l'ensemble de tous les gradients considérés.
Une région de faible diversité angulaire est une région dans laquelle la diversité angulaire des gradients spatiaux d'intensité vectoriels associés aux différents points de la région est sensiblement nulle (inférieure à un seuil déterminé, pouvant correspondre à un niveau de bruit ) .
Une valeur finie d'un terme (par exemple un terme de régulation) est une valeur réelle ou imaginaire, unique et non infinie. Une telle valeur finie peut être définie préalablement à une étape d'estimation ou calculable au moyen d'une fonction régulière définie sur un intervalle comportant un point . Un terme de régulation permet donc de lisser un champ de vecteurs de mouvement en fournissant une solution au problème consistant à minimiser une fonctionnelle aux niveaux des points d'une image où la minimisation d'un terme d'attache à la donnée ne permet pas d'estimer une solution unique.
On entend par terme de pondération un terme permettant de pondérer l'importance relative de termes d'attache à la donnée et de termes de régulation, la pondération étant effectuée en fonction d'un gradient spatial des données d'intensité dans un voisinage d'un point . Selon un mode de réalisation, la pondération est effectuée en fonction d'un gradient spatial vectoriel des données d'intensité dans un voisinage d'un point .
On entend par degré de régularité de vecteurs de mouvement estimé, une fonction de la variance du champ de vecteur de mouvement estimé.
Dans des modes de réalisation possibles de l'invention, on peut éventuellement avoir recours en outre à l'une et/ou à l'autre des dispositions suivantes :
- l'opération de minimisation est réitérée au moins une fois ;
lors d'une itération n + l ^e l'opération de minimisation, le terme de régulation comporte une fonction de vecteurs de mouvement estimé V obtenus à l'itération précédente n ;
- lors d'une itération n + \ ^e l'opération de minimisation, le terme de pondération comporte une fonction d'une variance locale de vecteurs de mouvement estimé V obtenus à l'itération précédente n ; - l'opération de minimisation de la fonctionnelle comporte une minimisation des moindres carrés ;
- le procédé comprend en outre une étape de mise à l'échelle d'images de la série d'images, ladite étape de mise à l'échelle étant réalisée préalablement à l'étape d'estimation de vecteurs de mouvement estimé V ;
l'étape de mise à l'échelle et l'étape d'estimation sont réitérées pour au moins deux échelles différentes d'images de la série d'images ;
- le procédé comprend en outre une étape de recalage de l'image suivante , réalisée après l'étape de mise à l'échelle et avant l'étape de minimisation, l'étape de recalage comprenant, pour une itération n + 1 desdites étapes de mise à l'échelle, de recalage et d'estimation, le recalage de l'image suivante sur la base des vecteurs de mouvement estimé ^ obtenus à l'itération précédente n ;
- les vecteurs de mouvement estimé V obtenus à une itération n + 1 sont conservés s'ils vérifient un critère de fiabilité d'estimation et remplacé par une fonction des vecteurs de mouvement estimé ^ obtenus à l'itération précédente n s'ils ne vérifient pas ledit critère.
L'invention a également pour objet un système de traitement d'une série d'images captées par un capteur d'image, ladite série d'images comportant au moins une image précédente -ι et une image suivante , les images comportant chacune des points auxquels sont associées des données d'intensité,
le système comportant un circuit d'estimation adaptée pour estimer des vecteurs de mouvement estimé V en une pluralité de points d'une image choisie parmi la liste constituée par l'image précédente -ι et l'image suivante ,
ladite estimation comportant, pour chacun des points P de ladite pluralité de points d'une image, une opération de minimisation d'une fonctionnelle J de vecteurs de mouvement ^ ,
la fonctionnelle J comportant une somme d'au moins un terme des données et un terme de régulation,
le terme des données étant fonction de gradients spatio-temporels de données d'intensité associées à une pluralité de points d'un voisinage d'un point P,
le terme de régulation ayant une valeur finie au moins en chacun des points P de ladite pluralité de points d'une image aux niveaux desquels la minimisation du terme des données fournit une solution irrégulière,
le terme des données comportant un produit d'un terme de pondération et d'un terme d'attache à la donnée, le terme de pondération étant fonction d'un degré de régularité de vecteurs de mouvement ^ estimés,
le terme d'attache à la donnée étant fonction de gradients spatio-temporels de données d'intensité associées à une pluralité de points d'un voisinage d'un point P.
L'invention a encore pour objet un programme d'ordinateur comprenant des instructions aptes à mettre en œuvre un procédé tel que décrit ci-dessus, lors d'une exécution de ce programme par un circuit d'un système de traitement d'une série d'images captées par un capteur d ' image .
L'invention a enfin pour objet un support d'enregistrement non transitoire sur lequel est stocké un programme d'ordinateur tel que décrit ci-dessus.
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels :
- la figure 1 illustre les principales étapes d'un procédé d'estimation de mouvement selon un mode de réalisation de la présente invention ;
- la figure 2 illustre une mise en œuvre d'un procédé d'estimation selon un mode de réalisation de la présente invention ;
- la figure 3 illustre une autre mise en œuvre d'un procédé d'estimation selon un mode de réalisation de la présente invention ;
- la figure 4 illustre un dispositif de traitement comprenant des moyens adaptés pour mettre en œuvre un procédé selon un mode de réalisation de la présente invention ; et
- les figures 5a, 5b, 5c et 5d illustrent respectivement une première image source, une seconde image source, une estimation du champ de vitesse horizontal obtenue suite à l'exécution d'un procédé selon un mode de réalisation de la présente invention et une estimation du champ de vitesse vertical obtenue suite à l'exécution d'un procédé selon un mode de réalisation de la présente invention .
De façon similaire à la méthode de Lucas-Kanade décrite dans la thèse de Bruce D. Lucas réalisée à l'université de Carnegie Mellon et publiée en 1984 sous le titre « Generalized image matching by the method of différences », le champ de vitesse peut être supposé localement constant sur un voisinage de chaque point
Il est alors possible de résoudre l'équation (4) par une méthode de minimisation des moindres carrés, de sorte à déterminer une valeur du champ de vitesse w qui minimise la fonctionnelle H suivante : H(vx,vy)= ∑ W(x-x0,y- yQ) —(x,y)vx(x0,y0) +—(x,y)v (x0,y0) +—
(χ,γ≡Ω0 ôx ôy ôt
(5)
La fonction fenêtre W permet d'effectuer une pondération sur l'ensemble des points du voisinage Ω du point . Elle peut par exemple être telle que
∑w=l, par exemple W = [l 2 l]T[l 2 l]/42.
Résoudre le système de l'équation (5) aux moindres carrés nécessite d'inverser une matrice de taille 2x2. Cette inversion n'est possible qu'au niveau de points présentant une diversité angulaire de gradients spatiaux de l'intensité suffisamment élevée, comme précisé ci-avant, par exemple de points dans le voisinage desquels il existe au moins deux points dont les gradients spatiaux vectoriels d'intensité lumineuse ont des directions sensiblement distinctes .
Ainsi, en référence à la figure 1, une image 1 peut par exemple être formée d'une région homogène claire 2 ainsi que d'une région homogène foncée 3 de forme globalement rectangulaire.
Un premier voisinage 4, ayant par exemple la forme générale d'un disque centré sur l'un des sommets de la région homogène foncée 3, comprendra donc des gradients spatiaux vectoriels de l'intensité selon deux directions différentes 4a et 4b, par exemple suivant la direction horizontale et la direction verticale. Un déplacement de la région homogène foncée 3 pourra alors être complètement déterminée dans ce voisinage.
Un deuxième voisinage 5, de forme similaire au premier voisinage 4 et situé par exemple au niveau de l'une des arrêtes verticales de la homogène foncée 3, ne comprend un gradient spatial vectoriel de l'intensité que selon une direction 5a, par exemple la direction horizontale. Le déplacement de la région homogène foncée 3 ne peut donc pas être complètement déterminé.
Enfin, un troisième voisinage 6, également de forme similaire au premier voisinage 4, est par exemple situé en totalité dans la région homogène claire 2. Dans ce voisinage 6, le gradient spatial vectoriel de l'intensité est sensiblement nul et l'estimation du champ de déplacement est donc impossible.
Il existe ainsi deux types de régions dans lesquelles l'estimation du champ de vitesse par une méthode de Lucas-Kanade n'est pas possible :
- les régions dans lesquelles l'intensité lumineuse est homogène (faible gradient spatial de l'intensité suivant toutes les directions) et dans lesquels il n'est donc pas possible d'estimer le champ de vitesse, et
- les régions dans lesquelles l'intensité lumineuse ne varie que suivant une direction (gradients spatiaux vectoriels de l'intensité sensiblement orientés suivant une même direction pour tous les points de la région) , par exemple les bords unidimensionnels , régions dans lesquelles seule une composante du champ de vitesse n'est estimable de façon fiable.
Pour réaliser une minimisation en tout point, il est avantageux de minimiser la fonctionnelle J suivante en chaque point de 1 ' image :
=
(6)
Cette fonctionnelle comporte trois termes : un terme d'attache à la donnée, un terme de pondération en fonction du degré de régularité du champ estimé et un terme de régulation, qui vont maintenant être détaillés. La fonctionnelle est constituée du produit du terme de pondération et du terme de d'attache à la donnée, auquel est ajouté le terme de régulation.
terme de
l'équation (6) précédente est un terme d'attache à la donnée qui prend en compte la constance locale du champ de vitesse dans un voisinage du point ( o ' ) , de façon similaire à la fonctionnelle H de l'équation (5) ci-avant. La minimisation de ce terme permet d'estimer un champ de vitesse en fonction des gradients spatio-temporels de l'intensité lumineuse.
Le terme ^(vx ' v>- ) de l'équation (6) précédente est un terme de pondération en fonction du degré de régularité du champ estimé du terme d'attache à la donnée. Ce terme permet de réduire l'importance du terme d'attache à la donnée dans les régions homogènes et unidimensionnelles .
Comme détaillé ci-avant, dans les régions homogènes et unidimensionnelles, l'estimation du champ de vitesse fournie par le terme d'attache à la donnée est irrégulière et sujette à caution.
A titre d'exemple, une fonction de la forme <p(var(vx , vy )) pourra être employée pour le terme ^(V * ' VJ , la fonction Φ étant une fonction décroissante à valeur entre 0 et 1 et var(v *>v y) étant la variance du champ de vitesse au point ou dans un voisinage du point . Ainsi, lorsque l'estimation du champ de vitesse est irrégulière, la variance var(vx ' v>- ) est élevée et le terme de pondération est proche de 0. Si, au contraire, l'estimation est régulière, la variance est faible et le terme de pondération sera proche de 1. Dans le cas où un voisinage du point est considéré, un terme de pondération pourra être employé, où vx et vy sont des moyennes du champ de vitesse sur un voisinage du point ^ο^ο'^ο) .
A titre d'exemple, on pourra utiliser <p:x^l/(l+ (x/0.02f) qui est bien une fonction décroissante à valeurs entre 0 et 1.
D'autres formes du terme de pondération pourront être utilisées dès qu'elles fournissent un terme de faible valeur dans les régions où l'estimation fournie par le terme d'attache à la donnée est peu fiable.
Le terme de pondération peut en particulier comporter un terme de pondération des régions homogènes par exemple de la forme ik'g) où Ψ est une fonction croissante positive sur [0,+∞[ , À+ est une fonction des gradients spatio-temporels de l'intensité (par exemple la valeur propre supérieure de la matrice des gradients P qui est détaillée plus loin) et est une valeur seuil de pondération. A titre d'exemple, on pourra utiliser une fonction Ψ de la forme Ψ- x ^→ l/(l + (0.2/jc)2) Le terme ^- ((vx _vx) +(v y ~v y) ) de l'équation (6) précédente est un terme de régulation. Les valeurs moyennes vx et vy correspondent aux valeurs moyennes des composantes du champ de vitesse sur un voisinage du point ^ο^ο'^ο), respectivement prises selon l'axe Ox e l'axe Oy _
Le terme de régulation permet de remplacer l'estimation du champ de vitesse fournie par le terme d'attache à la donnée par la valeur moyenne dudit champ sur un voisinage du point ^ο^ο'^ο) .
Grâce au terme de pondération détaillé ci-avant, ce remplacement est effectué uniquement au niveau des points pour lesquels ladite estimation est irrégulière par suite soit d'une absence de gradient (c'est-à-dire des gradients sensiblement nuls), soit de gradients spatiaux vectoriels sensiblement parallèles.
D'autres formes du terme de régulation pourront être utilisées, de façon à fournir un terme permettant d'obtenir une valeur du champ de vitesse cohérente avec les valeurs du champ de vitesse estimées dans le voisinage du point .
A titre d'exemple, les valeurs moyennes du champ de vitesse pourront être obtenues par application d'un filtre pyramidal F d'ordre 5 au champ de vitesse:
avec par exemple :
La résolution du système est réalisée de façon itérative pour chaque point de l'image, afin d'obtenir une estimation V du champ de vitesse * = im
A chaque itération n , la fonctionnelle des moindres carrés J au point ^ο^ο'^ο) de l'équation (6) est minimisée par une méthode matricielle. Cette méthode consiste à mettre la fonctionnelle J sous forme matricielle avant de la dériver et d'annuler cette dérivée pour obtenir une solution du champ de vitesse à l'itération n . V n .
La dérivation et l'annulation de la dérivée mènent (ri) (rn) (7) où ri correspond aux coordonnées des points situés dans le voisinage du point
et V. = correspond au champ de vitesse dy y,n calculé à l'itération correspond à la moyenne
du champ de vitesse calculé à l'itération n telle que définie ci-avant pour le terme de régulation.
Les équations définissant le terme de régularisation sont ici :
On peut, de façon avantageuse, privilégier la régularisation non pas suivant ex et ey mais suivant la
V/ direction du gradient vectoriel d'intensité V/ et un vecteur orthogonal s . Dans ce cas, les équations définissant le terme de régularisation pourront être :
a cos(^) a sin(^) a(cos(0)vxn + sm(0)vy
-bsin ^) bcos(^) b(- ήη(θ)νχη + cos(6>)v (8)
ù & = + Hy) et les coefficient a et b permettent de pondérer les directions de régularisation f et s (on peut par exemple choisir a<b ) .
Il est en outre possible de déterminer une moyenne pondérée de la direction du gradient vectoriel sur le voisinage ce qui revient à trouver les valeurs et vecteurs propres de la matrice P.
On peut inverser la matrice de l'équation (7) pour la résoudre et obtenir le champ de vitesse à l'itération n + 1 .
∑w2ix 2 ∑W%I -∑w2i t
OU V.
∑w2i y ∑w2i2 Q = et
R est obtenu à partir de l'équation de régularisation (: par exemple :
i2 cos(0)2 + b2 sin(0)2 [a -b2 )cos(0) sin(0)
R = (10)
(a -b2 )cos(0) sin(0) a sin(0)2 + b2 cos(0)
Les sommes ∑ de la matrice P peuvent être comprises comme étant des sommes sur les points du voisinage du point (xo ' ) , et les termes W et les gradients spatio-temporels de l'intensité sont pris au niveau desdits points
Les termes W correspondent à la fonction fenêtre
W0(x,y) définie ci-avant, qui permet d'effectuer une pondération sur l'ensemble des points du voisinage du point -^0 (■■()' ) .
En référence à la figure 2, un procédé d'estimation de mouvement selon un mode de réalisation de la présente invention comprend deux étapes, une étape de calculs préliminaires 100 suivie d'une étape de calcul itératif du champ de vitesse 200.
On considère ici une série d'images I±, pour i entier compris entre 1 et N. Cette série d'images comprend au moins une image précédente Ik-i et une image suivante Ik.
La première étape 100 consiste à initialiser les termes de base.
Elle comporte une première opération 110 de calcul des dérivées spatio-temporelles de l'intensité à partir des images précédente Ik_i et suivante Ik. Cette étape consiste donc à calculer les termes en chaque point de l'image. Les points de l'image pourront être choisis comme correspondant aux points de l'image précédente, l'image suivante ou dans un référentiel différent des deux images. La dérivée temporelle ' est estimée en utilisant une information sur l'intervalle temporel séparant les deux images.
Une deuxième opération 120 consiste à déterminer la matrice P = à partir des dérivées
spatiotemporelles ainsi que d'une fonction de fenêtre W définissant la pondération des points du voisinage Ω de chaque point considéré de l'image.
Au cours d'une troisième opération 130, la matrice
Q = est évaluée.
Une quatrième opération 140 permet de calculer la matrice de régulation R par exemple de la façon détaillée ci-avant dans l'équation (10).
Enfin, une cinquième opération 150 peut comporter la détermination d'un niveau de pondération des régions homogènes sur la base des valeurs propres de la matrice P . Les régions homogènes correspondent en effet aux régions dans lesquelles les valeurs propres de la matrice P sont de faibles valeurs, une valeur seuil de pondération pour les valeurs propres de la matrice P peut donc être fixée pour permettre de pondérer les régions homogènes.
Au cours d'une deuxième étape 200, des vecteurs de mouvement sont estimés en une pluralité de points d'une image choisie parmi l'image précédente Ik_i et l'image suivante Ik.
Un ensemble 201 de valeurs du champ de vitesse vy en chaque point de l'image est tout d'abord initialisé. Ces valeurs correspondent au champ de vitesse
V0 à 1 ' itération 0.
La deuxième étape 200 comprend ensuite une première opération 210 consistant à déterminer les moyennes du champ de vitesse y„ = correspondant à la moyenne du champ de
y,n vitesse sur un voisinage du point définie ci- avant pour le terme de régulation.
Une deuxième opération 220 va consister en un calcul du terme de pondération calcul qui peut utiliser les valeurs moyennes du champ déterminées au cours de la première opération 210 détaillée ci-avant.
Puis, une troisième opération 230 consiste en la résolution de l'équation (10) permettant d'obtenir le nouveau champ de vitesse +i de l'étape n + 1 ¾ partir des matrices déterminées au cours de l'étape préliminaire 100 ainsi que des résultats des première 210 et deuxième 220 opérations de l'étape de calcul 200.
Dans une quatrième étape 240, l'opportunité d'arrêter le calcul itératif est évaluée face à un critère prédéfini. Ce critère peut constituer à comparer le numéro n de l'itération en cours avec un nombre d'itération maximal nmax , c'est-à-dire évaluer la condition n - nmax .
Dans le cas où le nombre d'itération prévu est atteint, l'étape de calcul itératif 200 se termine et retourne le dernier champ de vitesse estimé max .
Dans le cas contraire, le compteur du nombre d'itération n est incrémenté au cours d'une cinquième étape 250 et le champ de vitesse estimé sert de valeur initiale à un nouveau calcul de l'étape 200. Il est donc utilisé comme valeur initiale pour une nouvelle opération 210 de détermination des moyennes du champ de vitesse. Les opérations suivantes 220, 230, 240 sont alors réitérées. Un autre critère pour la quatrième étape 240 peut comprendre la comparaison d'un écart entre le champ de vitesse obtenu à l'issu de la troisième étape 230 +i et le champ de vitesse obtenu à l'itération précédente . A titre d'exemple un cri re peut consister à évaluer la condition suivante où ε est une valeur prédéfinie .
En se référant maintenant à la figure 3, un procédé d'estimation de mouvement multi-échelle 400 selon la présente invention va maintenant être décrit.
Le développement au premier ordre (2) de l'équation de contrainte du mouvement apparent (1) détaillée ci-avant n'est valable que pour de petits déplacements, par exemple de l'ordre du pixel. Pour mesurer de grands déplacements, il est donc avantageux de procéder à un calcul multi- échelle .
Le procédé d'estimation de mouvement multi-échelle 400 est appliqué à une série d'images I±, pour i entier compris entre 1 et N, cette série d'images comprenant au moins une image précédente Ik-x et une image suivante Ik.
Au cours d'une première étape 410, les images précédente Ik-x et suivante Ik sont mises à l'échelle pour donner des images mises à l'échelle Ik-is, Ik S · Cette étape peut comprendre l'application d'un filtre anti-repliement puis la décimation de l'image.
Un filtre anti-repliement est parfois dénommé aussi filtre anticrénelage ou filtre antialiasing et consiste à retirer, avant décimation les fréquences supérieures à la moitié de la fréquence de décimation. Les images pourront également être pré-filtrées pour filtrer les hautes fréquences, par exemple par des filtres pyramidaux.
Au cours d'une deuxième étape 420 et dans le cas où une première itération du procédé 400 a déjà été effectuée, une des images, par exemple l'image suivante mise à l'échelle In s est recalée en fonction du champ de déplacement Dc déterminé à l'itération précédente, pour donner une image suivante mise à l'échelle recalée In s,d-
Dans le cas où le procédé est à sa première itération, le champ de déplacement Dc et l'échelle Sel sont initialisé à zéro.
Une troisième étape 430 comprend l'exécution d'un procédé d'estimation de mouvement selon un mode de réalisation de la présente invention comprenant deux étapes, une étape de calculs préliminaires 100 suivie d'une étape de calcul itératif du champ de vitesse 200, tel que décrit ci-avant en relation avec la figure 3. Les images précédente et suivante introduites en entrée dans ledit procédé correspondent aux images précédente mise à l'échelle Ik-is et suivante mise à l'échelle recalée IkS,d- Ce procédé permet d'estimer une estimation V du champ de vitesse résiduel entre les images recalées à une échelle donnée .
Puis, une quatrième étape 440 de conversion du champ de vitesse résiduel V en un champ de déplacement résiduel Dr est effectuée. Cette étape peut par exemple comprendre une intégration temporelle.
Une cinquième étape 450 comprend la sommation vectorielle avec lissage du champ de déplacement résiduel Dr et du champ de déplacement Dc déterminé à l'itération précédente pour donner un champ de déplacement total Dt, au moyen de l'équation formelle suivante :
Dt=Dr®Dc
La sommation vectorielle avec lissage peut comprendre plusieurs méthodes de régularisation du champ avant ou après interpolation et sommation. Il est par exemple possible d'appliquer un filtre linéaire (par exemple un filtre pyramidal de faible taille comme celui de l'équation (11)), un filtre non-linéaire (comme une moyenne pondérée des points du voisinage) , un filtrage médian ou une diffusion non-linéaire à capacité variable. Une diffusion non-linéaire à capacité variable est fondée sur une équation aux dérivées partielles similaire à l'équation de la ch leur :
La fonction c, appelée capacité, peut par exemple être de la forme c : — » l/(l+ (jc/fc)2 ) où k est une capacité de filtrage, par exemple prise égale à 1 ou dépendant du niveau de bruit local. Le calcul de cette équation peut se faire par un schéma d'Euler explicite à pas fixe, le calcul du terme de divergence étant effectué par un schéma numérique de Perona-Malik .
Au cours d'une sixième étape 460, un critère de sélection est appliqué pour déterminer s'il est nécessaire de procéder à une nouvelle itération à une échelle différente. Ce critère peut par exemple être un critère fonction du champ de déplacement total Dt obtenu ou un critère fonction du nombre ou de la valeur de l'échelle Sel .
Dans le cas où une nouvelle itération est effectuée, une étape 470 de changement d'échelle peut être exécutée. Cette étape peut comprendre une opération de mise en forme du champ de déplacement Dc à l'itération suivante, à partir du champ de déplacement total Dt. L'étape 470 peut en outre comprendre une opération de mise à jour du paramètre d'échelle Sel à la nouvelle valeur du paramètre d 'échelle .
Un mode de réalisation alternatif du procédé d'estimation de mouvement multi-échelle 400 ci-dessus peut ne pas comprendre la deuxième étape 420 de recalage. Une estimation de champ telle que celle de la troisième étape 430 est alors réalisée à chaque échelle et le champ de déplacement final sera composé à partir des champs estimés à chaque échelle et considérés comme fiables selon un critère de conditionnement.
Un tel critère de conditionnement peut par exemple être fondé sur les valeurs propres de la matrice ^= ( ) P + R détaillée dans l'équation (9) ci- avant. Cette matrice est une matrice symétrique réelle de taille 2x2 et un critère de bon conditionnement peut par exemple être fonction du rapport entre les deux valeurs
A
propres de la matrice M r par exemple — ^.
Ainsi, pour chaque point (xo ' ) de l'image, le champ de mouvement estimé pourra avoir soit une valeur fiable fournie par une estimation à une échelle fine soit une valeur fiable estimée à une échelle plus grossière et multipliée et zoomée par le facteur d'échelle qui convient.
Une fois un procédé d'estimation exécuté, il est possible de filtrer temporellement le champ de déplacement obtenu, les objets mobiles se déplaçant usuellement avec des accélérations faibles. On peut par exemple utiliser à cette fin un filtre pyramidal d'ordre 3 sur des images recalée ou non recalées. Il est aussi possible d'utiliser un filtrage prédictif causal, c'est-à-dire prévoyant le champ de déplacement à un instant donné à partir des précédentes estimations, par exemple en supposant une vitesse de déplacement des objets mobiles dans l'image constante. Un filtrage prédictif causal permet d'estimer une donnée à partir des précédentes et d'un modèle qui peut éventuellement être ajusté. Un exemple classique est le filtrage de Kalman et l'homme du métier pourra en utiliser toute variante connue de l'état de la technique.
Enfin, il aussi possible d'utiliser un terme d'attache à la donnée dans le domaine fréquentiel et non pas spatial. Une telle méthode est similaire à la méthode Gabor et emploie des filtres de Gabor connus de l'homme du métier . système d'attache à la donnée est alors suivant
où les G, sont des filtres de Gabor, par exemple, de la forme :
Gt(x, y) = K^F-1 [exp(- 2π2σ2({χ - f0 cos(6> ))2 + (y-f0 cos(6> ))2§ où les &i sont les orientations des filtres et sont par exemple choisies de 0° à 150° par pas de 30°, fo est la fréquence centrale des filtres et peut par exemple être choisie dans la gamme de [0.25 0.4] _ et σ est l'étendue de la gaussienne et peut par exemple être choisie égale à 1.
La figure 4 illustre un système 500 de traitement d'une série d'images captées par un capteur d'image adapté pour mettre en œuvre un procédé selon un mode de réalisation de la présente invention. Un tel système 500 peut avantageusement correspondre à une carte électronique embarquée .
Un tel système 500 comprend :
un premier circuit 510 d'estimation de champ pouvant par exemple comprendre un circuit de calculs préliminaires 511 et un circuit de calcul itératif 512.
Ces circuits 510, 511, 512 peuvent par exemple comprendre des micro-processeurs, des circuits logiques programmables tels que des FPGA, des ASIC ou « Application- Spécifie Integrated Circuit » ou des circuits intégrés logiques d'un autre type.
Il peut en outre comprendre :
- un circuit de traitement d'images 520, adapté pour réaliser des opérations de mise à l'échelle ou de recalage d'une image.
- un circuit de traitement des champs 530 adapté pour réaliser des opérations sur les champs de vitesse ou les champs de déplacement, par exemple la conversion d'un champ de vitesse en un champ de mouvement, la sommation vectorielle avec lissage de champs de déplacement ou le passage à l'échelle suivante.
- un circuit de contrôle 540 adapté, d'une part, pour déclencher et contrôler une séquence d'étapes d'un procédé tel que décrit ci-avant en commandant les circuits d'estimation de champ 510, de traitement d'images 520 et de traitement des champs 530 et, d'autre part, pour décider si ledit procédé doit être réitéré et pour déclencher à nouveau la séquence si tel est le cas.
Ces circuits peuvent par exemple comprendre des micro-processeurs, des circuits logiques programmables tels que des FPGA, des ASIC ou « Application-Specific Integrated Circuit » ou des circuits intégrés logiques d'un autre type .
Si la séquence d'étapes est déclenchée et contrôlée à nouveau, les étapes peuvent être appliquées aux mêmes images précédente et suivante.
Dans une variante, si les étapes d'un procédé tel que décrit ci-avant sont réitérées, à chaque réitération, elles sont appliquées en considérant l'image suivante de l'itération précédente en tant qu'image précédente et en considérant une image qui suit ladite image suivante de l'itération précédente en tant qu'image suivante. $
En se référant à présent aux figures 5a, 5b, 5c et 5d, une estimation de mouvement dans une série d'images, obtenue par exécution d'un procédé selon l'invention, est illustrée.
La figure 5a présente à titre indicatif une première image source comportant un groupe de quatre rectangles blancs ainsi qu'un petit rectangle isolé à la droite du groupe.
La figure 5b illustre une seconde image source comportant les mêmes groupe et rectangle isolé, le groupe de quatre rectangles étant déplacé, par rapport à la première image source, d'un pixel vers la droite de l'image et de deux pixels vers le bas de l'image et le rectangle isolé étant déplacé de deux pixels vers le bas et de deux pixels vers la droite de l'image.
La figure 5c représente une estimation du champ de vitesse horizontal obtenue suite à l'exécution d'un procédé selon un mode de réalisation de la présente invention.
Sur cette figure, la composante horizontale des vecteurs de mouvement estimé est indiquée en chacun des points de l'image par une valeur d'intensité de niveau de gris variant entre blanc (plus forte valeur de la composante horizontale du vecteur de mouvement estimé au point de l'image considéré) et noir (plus faible valeur de la composante horizontale du vecteur de mouvement estimé au point de l'image considéré) .
Enfin, la figure 5d est une illustration d'une estimation du champ de vitesse vertical obtenue suite à l'exécution d'un procédé selon un mode de réalisation de la présente invention.
Sur cette figure, la composante verticale des vecteurs de mouvement estimé est indiquée en chacun des points de l'image par une valeur d'intensité de niveau de gris variant entre blanc (plus forte valeur de la composante verticale du vecteur de mouvement estimé au point de l'image considéré) et noir (plus faible valeur de la composante verticale du vecteur de mouvement estimé au point de l'image considéré) .

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé d'estimation de mouvement dans une série d'images captées par un capteur d'image, ladite série d'images comportant au moins une image précédente -ι et une image suivante , les images comportant des points auxquels sont associées des données d'intensité,
ledit procédé comportant une étape d'estimation de vecteurs de mouvement estimé V , réalisée en une pluralité de points d'une image choisie parmi la liste constituée par l'image précédente -ι et l'image suivante ,
ladite étape d'estimation comprenant, pour chacun des points P de ladite pluralité de points d'une image, une opération de minimisation d'une fonctionnelle J de vecteurs de mouvement ^ ,
la fonctionnelle J comportant une somme d'au moins un terme des données et un terme de régulation,
le terme des données étant fonction de gradients spatio-temporels de données d'intensité associées à une pluralité de points d'un voisinage d'un point P,
le terme de régulation ayant une valeur finie au moins en chacun des points P de ladite pluralité de points d'une image aux niveaux desquels la minimisation du terme des données fournit une solution irrégulière,
ledit procédé étant caractérisé en ce que le terme des données comporte un produit d'un terme de pondération et d'un terme d'attache à la donnée,
le terme de pondération étant fonction d'un degré de régularité de vecteurs de mouvement V estimés,
le terme d'attache à la donnée étant fonction de gradients spatio-temporels de données d'intensité associées à une pluralité de points d'un voisinage d'un point P.
2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'opération de minimisation est réitérée au moins une fois.
3. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, lors d'une itération n + l ^e l'opération de minimisation, le terme de régulation est fonction de vecteurs de mouvement estimé ^ obtenus à l'itération précédente n .
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 et 3, dans lequel, lors d'une itération n + l de l'opération de minimisation, le terme de pondération est fonction d'une variance locale de vecteurs de mouvement estimé V obtenus à l'itération précédente n.
5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'opération de minimisation de la fonctionnelle comprend une minimisation des moindres carrés .
6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre une étape de mise à l'échelle d'images de la série d'images, ladite étape de mise à l'échelle étant réalisée préalablement à l'étape d'estimation de vecteurs de mouvement estimé V .
7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l'étape de mise à l'échelle et l'étape d'estimation sont réitérées pour au moins deux échelles différentes d'images de la série d'images.
8. Procédé selon la revendication 7, comprenant en outre une étape de recalage de l'image suivante , réalisée après l'étape de mise à l'échelle et avant l'étape de minimisation, l'étape de recalage comprenant, pour une itération n + l desdites étapes de mise à l'échelle, de recalage et d'estimation, le recalage de l'image suivante
( ) sur la base des vecteurs de mouvement estimé ^ obtenus à l'itération précédente n .
9. Procédé selon la revendication 7, dans lequel les vecteurs de mouvement estimé ^ obtenus à une itération n+l sont conservés s'ils vérifient un critère de fiabilité d'estimation et remplacés par une fonction des vecteurs de mouvement estimé V obtenus à l'itération précédente n s'ils ne vérifient pas ledit critère.
10. Système de traitement d'une série d'images captées par un capteur d'image, ladite série d'images comportant au moins une image précédente -ι et une image suivante , les images comportant chacune des points auxquels sont associées des données d'intensité,
le système comportant un circuit d'estimation adapté pour estimer des vecteurs de mouvement estimé V en une pluralité de points d'une image choisie parmi la liste constituée par l'image précédente -ι et l'image suivante ,
ladite estimation comportant, pour chacun des points P de ladite pluralité de points d'une image, une opération de minimisation d'une fonctionnelle J de vecteurs de mouvement ^ ,
la fonctionnelle J comportant une somme d'au moins un terme des données et un terme de régulation,
le terme des données étant fonction de gradients spatio-temporels de données d'intensité associées à une pluralité de points d'un voisinage d'un point P,
le terme de régulation ayant une valeur finie au moins en chacun des points P de ladite pluralité de points d'une image aux niveaux desquels la minimisation du terme des données fournit une solution irrégulière,
le terme des données comportant un produit d'un terme de pondération et d'un terme d'attache à la donnée, le terme de pondération étant fonction d'un degré de régularité de vecteurs de mouvement V estimés,
le terme d'attache à la donnée étant fonction de gradients spatio-temporels de données d'intensité associées à une pluralité de points d'un voisinage d'un point P.
11. Programme d'ordinateur comprenant des instructions aptes à mettre en œuvre un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, lors d'une exécution de ce programme par un circuit d'un système de traitement d'une série d'images captées par un capteur d'image.
12. Support d'enregistrement non transitoire sur lequel est stocké un programme d'ordinateur selon la revendication 11.
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